从笔记本到节点：构建生产就绪的AI基础设施
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内容提要
从Colab笔记本到高流量应用的转变需要重大基础设施变更。生产环境要求快速响应，使用Ray和Kubernetes管理AI模型，以确保高吞吐量和可靠性。系统设计需支持多模型工作负载，并监控GPU性能和模型健康状态。
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关键要点
- 从Colab笔记本到高流量应用的转变需要重大基础设施变更。
- 生产环境要求快速响应，GPU资源波动和数据模式变化影响响应时间。
- 基础设施的主要挑战在于支持AI模型的运行，而非模型训练。
- 系统框架设计用于处理持续的高吞吐量工作负载，支持多模型或多租户工作负载。
- 对于每秒请求少于10次的应用，简单的容器化API通常更具成本效益。
- 系统将使用Ray和Kubernetes进行分布式计算，Feast或Redis进行特征服务，Ray Serve进行异步推理，Prometheus和Grafana进行GPU级可观察性。
- 开发者需要实现四个基本组件以支持从“玩具演示”到“生产实用工具”的转变。
- Kubernetes用于容器管理，Ray用于在多个计算资源上执行Python任务和演员。
- 特征存储用于将训练数据连接到在线推理操作，监控GPU性能和模型健康状态需要自定义指标。
- Ray支持分数GPU调度，允许多个轻量级模型共享单个GPU，提高利用率并显著降低云成本。
- 模型需要上下文，推理时传递原始数据既慢又容易出错。
- 如果特征跨多个团队，或需要确保模型在生产中与训练时表现一致，则需要特征存储。
- Ray Serve通过动态批处理操作实现高吞吐量，尽管可能会导致稍高的尾延迟。
- 实现检索增强生成（RAG）需要向量数据库，建议使用Qdrant或Pinecone的托管服务。
- 监控系统的能力使得有效管理操作成为可能，AI基础设施需要超出标准CPU性能指标的指标。
- 从试点到生产就绪的转变依赖于架构智慧而非模型智能，Ray和KubeRay的采用使AI从实验状态转向操作可靠性。
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